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Mobilité durable


Le mobile au cœur des innovations dans les transports

<p>Le mobile au cœur </p>
<p>des innovations</p>
<p>dans les transports</p>

«Le numérique au service de la mobilité»  était l’un des quatre thèmes retenus par le ministère du Développement durable pour la Semaine européenne de la mobilité, du 16 au 22 septembre 2011. Créée par la Commission européenne, cette semaine a pour but de sensibiliser le grand public à l’utilisation de modes de déplacements favorisant les transports publics, le vélo, la marche. La semaine vise également à encourager les collectivités à promouvoir ces modes de transports ainsi qu’à investir dans de nouvelles infrastructures si nécessaires. A terme, l’ambition affichée est la réduction des émissions de gaz à effet de serre dues aux transports, des pollutions et des nuisances, la sécurisation des déplacements.

Le ministère du Développement durable publie, à cette occasion, un Guide des applications mobiles « Bougez autrement avec les applications mobiles »

Le mobile au cœur des évolutions des transports

En effet, les usagers des transports n’ont longtemps eu le choix qu’entre véhicules individuels et transports publics. De nouvelles formes de mobilité étroitement associées aux technologies mobiles voient désormais le jour. Du covoiturage, à l’automobile ou au vélo en libre-service, les mobiles sont au cœur de ces mutations. Ils permettent à la fois de préparer les déplacements, et donnent aussi des informations sur l’offre et les conditions de transport. Tous les modes de transport sont aujourd’hui concernés : le train, les transports urbains (bus, métros et tramways), le vélo, le covoiturage, l’autopartage.

Dans une récente étude consacrée aux nouvelles formes de mobilité, 60 % des personnes interrogées placent le covoiturage en tête des «modes de déplacement d'avenir», devant les transports collectifs (52%), l’autopartage (47%), le vélo (27%), la voiture personnelle (18%), la moto et le scooter (7%). Selon cette même étude, 23% des personnes préparent leurs déplacements à l’aide de supports traditionnels (dépliants horaires, cartes), 32% à partir de leur ordinateur fixe, 16% à l’aide d’un assistant GPS : seuls 2% le font depuis leurs smartphones. Cependant, lorsqu’ils envisagent les supports qu’ils utiliseront dans l’avenir, 61 % des personnes interrogées estiment que les smartphones auront une importance cruciale, au même titre que les sites et applications sur ordinateur (72 %) et l’assistant GPS (77 %), très loin devant les supports papier (18%) (Source : Innov’Inthecity).

Les applications et services mobiles liés aux transports restent aujourd’hui fragmentés. Leurs prochaines étapes correspondront au développement de ce que l’on nomme désormais « l’intermodalité ». Elle permettra aux usagers d’anticiper les trajets et d’alterner les moyens de transport en fonction des contraintes des différents réseaux. L’une des conditions essentielles du développement de ces nouvelles formes de services est liée à meilleur accès aux données issues des opérateurs de transports mais aussi des utilisateurs eux-mêmes. Cela permettra de combiner différents modes de transport ou d’optimiser les déplacements ou de réduire les embouteillages.

Parmi les nouvelles générations de services, la première repose sur les opérateurs de transport. Ils sont en effet logiquement les mieux placés pour développer des applications mobiles autour des données qu’ils détiennent ou qu’ils génèrent : plans (tracé, stations, points d’arrêt), horaires, données de fonctionnement issues de l’exploitation de leurs réseaux (position des bus et des trains, retards, incidents). Cependant, la plupart des opérateurs sont spécialisés dans un mode de transport (bus, métro, train, covoiturage, vélopartage), et les applications qu’ils ont développées ont souvent été «monomodales».

Le deuxième type d’approche repose sur la mutualisation des données, liée aux politiques des collectivités territoriales et des autorités organisatrices de transport. Elles permettent alors d’agréger les données provenant de plusieurs opérateurs au sein des plateformes communes (dite « système d’information multimodal »).

Une troisième approche correspond à la réutilisation des données détenues par les opérateurs et les autorités de transport par des acteurs issus des technologies. Cette approche permet à de nouveaux acteurs d’intervenir dans le développement des services innovants liés aux transports. Ces acteurs (jeunes pousses, développeurs indépendants) dont le cœur de métier est directement lié aux interfaces mobiles peuvent alors développer des solutions ergonomiques performantes. Les services ainsi créés combinent les données des opérateurs de transport, les croisent avec d’autres données relatives au territoire et aux usages, ou encore les enrichissent avec de données « sociales » liées aux observations issues des usagers eux-mêmes.

Dans le cadre du Programme Investissements d’avenir, plusieurs appels à projets ayant trait à la mobilité ont été lancés, début 2011 :

Appel à Projet Ville numérique 
Appel à Projet Systèmes de transport intelligents
Déploiement de services mobiles sans contact NFC
Appel à Manifestations d'Intérêt - Mobilité - déplacements quotidiens des personnes et acheminement final des marchandises

Des données « brutes »… aux applications mobiles

L’intermodalité est devenue la clé de voûte de la démarche de « mobilité durable », elle correspond à la combinaison de plusieurs modes de transports sur un même trajet ( train + voiture, bus + vélo, etc). Si la pratique de l’intermodalité s’applique déjà aux longs trajets notamment lors de départs en vacances (train ou avion + location de voiture), elle tend désormais à se développer sur les trajets quotidiens (Source : Transport-intelligent). 

La multimodalité, quant à elle, désigne la présence de plusieurs modes de transport différents entre deux lieux. On parle de multimodalité entre deux lieux si on peut les relier par des trajets empruntant des modes de transport différents ; ligne de chemin de fer et autoroute. L'approche multimodale propose ainsi des modes transport alternatifs à la route.

Une disposition législative de 1999 a promu en France la mise en œuvre de «systèmes d’information multimodaux» (SIM) par les autorités organisatrices des transports (communautés d’agglomération ou urbaine, départements et régions). Ces SIM agrègent les informations fournies par les opérateurs actifs sur un territoire pour fournir au voyageur les plans des réseaux, les lignes, les horaires, un service de recherche d’itinéraires et des informations sur l’état du trafic et les éventuelles perturbations. Ces systèmes d’information, conçus initialement pour des accès Internet, donnent lieu désormais à des versions et des applications mobiles. Vialsace rassemble ainsi les données issues de dix réseaux de transport en commun desservant l'Alsace. Tous les bus, métros, tramways, cars et trains sont concernés. Au-delà du calcul d’itinéraire, un fil d’actualité informe également sur les perturbations, les travaux en cours et les évolutions prévues des réseaux.

L’effort des SIM et des autorités de transport était historiquement axé sur l’utilisation des seuls transports collectifs. Les SIM (et les applications mobiles que les SIM rendent possible) tendent désormais à intégrer les nouvelles formes de mobilité : vélo en partage, covoiturage. Dans le cadre du Programme Investissements d’avenir, mis en place par le gouvernement en 2010, d’autres démarches similaires seront amenées à voir le jour.

Voir aussi
Mieux se déplacer en région

NFC et transactions mobiles

Depuis plusieurs années, les services «sans contact» sont annoncés comme l’un des leviers de transformation des services de transport. Ces services reposent sur les puces NFC (Near Field Communication), qui seront progressivement intégrées dans les nouvelles générations de smartphones. Ces technologies «sans contact» permettent de charger son titre de transport, puis de le valider ou de le contrôler en ayant juste à passer son téléphone à proximité d'un équipement de lecture.

Des opérateurs de transport ont déjà entrepris de remplacer leurs tickets par titres de transport mobiles utilisant les technologies NFC. Après Marseille, Nice, Grenoble, Aubagne, pionnières dans l’application des technologies NFC dans le transport, un grand nombre de collectivités, voient dans le déploiement de ces systèmes billettiques un levier pour rationaliser l’offre de transport, simplifier la tarification et mettre en place des formules d’abonnement combiné. Le déploiement de ces offres nécessite la coopération des divers opérateurs de transports publics, et parfois celle des sociétés de parking ou des gestionnaires de parcmètres. L'agglomération de Caen travaille ainsi à la mise en place d’un système de billettique sans contact commun pour l’ensemble des modes de transports (TER, tram, bus et vélos en libre-service). Le titre unique et mobile de transport pourrait être opérationnel en 2014.

La technologie NFC est aussi utilisée pour passer les péages, pour accéder aux véhicules des services d'autopartage ou pour payer son stationnement. La ville de Strasbourg se prépare ainsi à équiper tous les horodateurs de la ville d’antennes sans contact (NFC). Une dizaine d’appareils a d'abord été adaptée, une centaine d'autres le sera d’ici la fin de l’année et la totalité du parc (765 horodateurs) le sera au début 2012. 

Voir aussi
Les perspectives du paiement sur terminaux mobiles

Services mobiles sans contact : 49 collectivités candidates au développement des technologies NFC

Technologies NFC et transport multimodal à Caen

Mobiles et technologies NFC au service de l’autopartage

Paiement sur mobile et alerte SMS pour le stationnement automobile

Modélisation du trafic et optimisation des itinéraires

La modélisation des transports recouvre désormais une large gamme d’outils : de la gestion du trafic en temps réel à des fins d’exploitation des réseaux, au calcul d’itinéraires, à l’évaluation des effets sur l’environnement (modélisation du bruit, des émissions polluantes, etc.).

Les algorithmes de calcul intègrent une grande variété de données : trafic (vitesses, débits, taux d’occupation), offre de transport (temps de parcours, horaires des transports collectifs), demande de transport (matrices origines destinations issues d’enquêtes déplacements ou recueillies, en temps réel, auprès des voyageurs), cartographie fine des réseaux, récepteurs GPS, capteurs placés sur les routes, dans les rues ou les parkings.

L’application mobile issue du projet de recherche «Mobile Millenium» combine les données GPS des smartphones et des capteurs de trafic traditionnels pour fournir une surveillance en temps réel des conditions de circulation. IBM et le California Center for Innovative Transportation ont ainsi mis au point un système de prévisions personnalisées qui permettra à l’usager de voir à quoi ressemble le trafic, avant même de quitter son domicile et ainsi de déterminer le meilleur parcours. Le dispositif s’appuie sur les données GPS des smartphones et sur les capteurs placés le long des chaussées, mais le cœur du système est un outil d’apprentissage et d’analyse prédictive. Dans la baie de San Francisco où elle est testée, cette application permet de prédire de manière personnalisée quand et où un utilisateur peut le mieux affronter les embouteillages, puis pendant son déplacement, elles l’alertent par courriel ou SMS, lorsqu’il est encore temps de choisir un itinéraire alternatif plus rapide. IBM envisage d’intégrer dans son application des informations «multimodales» qui permettront aux usagers de décider par exemple s’il est plus intéressant pour eux de prendre un bus ou un train plutôt que de tenter d’effectuer le trajet par la route.

Plusieurs laboratoires et entreprises travaillent à la mise en place de systèmes de prédiction de l’état du trafic routier en fonction des trajets prévisionnels des automobilistes. Un système de guidage mis au point au Californie ne se contente pas de prévenir les automobilistes des embouteillages en cours : il les prévoit avant leur formation. L’application permet aux automobilistes d’enregistrer leurs trajets en voiture. Ces informations sont croisées avec les données obtenues par les capteurs installés sur les routes et l’historique du trafic. Les outils d'analyse établissent des corrélations entre les petits ralentissements qui débouchent sur de gros embouteillages et peuvent prédire avec une bonne précision (90 %) la vitesse des déplacements et les encombrements éventuels 35 ou 40 minutes avant qu’ils ne se produisent. Un système d’alerte par SMS indique à l’usager son temps de parcours 30 minutes avant son départ. En Europe, plusieurs sociétés dont Comuto souhaitent établir un état prévisionnel du trafic basé sur les trajets de covoiturage enregistrés à l’avance.

De nombreuses applications mobiles se proposent de planifier les trajets en ville. Le plus souvent, elles calculent l’itinéraire le plus direct à partir des plans de ville et de données de trafic en temps réel. En Chine, les laboratoires Microsoft Research explorent une approche différente qui s’appuie sur l’expertise de 33 000 taxis à Pékin. Les tests ont en effet confirmé que les chauffeurs de taxi choisissent des trajets plus rapides aux différentes heures de la journée. Ainsi, le système modélise les parcours des taxis pour en extraire leurs habitudes de conduite : il recueille aussi les informations transmises en temps réel par le GPS des taxis sur les conditions de circulation. L’algorithme serait capable de déterminer le comportement spécifique d’un conducteur afin de lui proposer des trajets qui tiendraient compte de son style de conduite, ou de sa familiarité avec certaines rues qu'il traversera plus rapidement.

L’application SignalGuru, mise au point par des chercheurs du MIT et de l’université de Princeton permet aux automobilistes d’éviter les arrêts aux feux rouges. Le principe de l’application SignalGuru repose sur la corrélation entre les données de géolocalisation des automobiles et les données visuelles capturées par un réseau de smartphones montés sur les pare-brise ou sur la plage avant des véhicules. L’application calcule alors la distance séparant les conducteurs des feux rouges et leur indique à quel moment une conduite plus lente leur permettra d’éviter d'atteindre le feu lorsqu'il est au rouge. Le dispositif prévoit le passage au vert, avec une marge d'erreur de quelques secondes. En Allemagne, l’Institut Fraunhofer développe un guide mobile «Smart Way»  en vue d’optimiser l’ensemble des modes de transports : train, bus, route. L’application affiche les itinéraires alternatifs sur une carte qui montre les arrêts, les connexions, les modes de transport, les directions, les heures d’arrivée et de départ. L’utilisateur s’il décide de changer de destination reçoit alors, en temps réel, un recalcul d’itinéraire. S’il est pris dans des embouteillages, le système met à jour les itinéraires et propose d’éventuelles solutions alternatives.

La lutte contre les embouteillages et la réduction des émissions carbone figurent parmi les nouveaux objectifs des applications mobiles. Ainsi, une application mise au point en Allemagne les conducteurs sur l’état du trafic et donne des conseils sur l’adaptation de la conduite en ville. Pour calculer les émissions de CO2, le logiciel tient compte des accélérations, du freinage et du profil des routes empruntées comme des consommations de carburant. Les données générées par l’application pourront être utilisées par les autorités des villes afin de mieux gérer le trafic et d’en planifier l’évolution. L’application CO2go, mise au point au CityLab du MIT, permet de calculer les émissions de CO2 d’une personne liées à l‘ensemble de ses déplacements. L’application détecte automatiquement le mode de transport (marche, vélo, train, voiture, bus, métro ...) et mesure la distance parcourue : un algorithme permet d’estimer ensuite les émissions de CO2 liées à ce parcours.

Voir aussi :
Un service mobile de prévision des évolutions du trafic

Des applications mobiles pour le guidage prédictif du trafic routier

Optimisation des calculs d’itinéraires sur mobile basée sur l'expertise des chauffeurs de taxi

Une application pour réduire la consommation de carburant en évitant les feux rouges

Un service mobile pour diminuer la pollution dans les grandes villes

Allemagne : guide mobile «multimodal» pour les transports

Calcul automatisé et comparaison des coûts écologiques des déplacements

Open Data et innovations dans les transports

La réutilisation des données liées aux transports s’est souvent heurtée à la réticence des opérateurs de transport à partager leurs données et surtout à les voir intégrées dans des applications sur lesquelles ils n’exercent pas de contrôle. On observe, cependant, un changement d’état d’esprit, parmi les opérateurs de transport et surtout parmi les autorités organisatrices de transports. Aux Etats-Unis, un grand nombre de collectivités et d’autorités de transport locales ont choisi de mettre les données de transport à disposition des réutilisateurs, généralement sous le format XML GTFS de Google. Au début septembre 2011, le site CityGoRound  recensait 159 applications (web ou mobiles) réalisées à partir des données mises à disposition par 209 autorités américaines de transport. L'autorité organisatrice du métro, des autobus et trains de banlieue dans la métropole de New York (Metropolitan Transportation Authority, MTA) a ainsi décidé récemment de rendre disponibles une centaine de jeux de données portant sur le réseau (cartes, horaires, tarifs) ainsi que les indicateurs de résultats (ponctualité, disponibilité des ascenseurs et escaliers mécaniques.

Ce mouvement gagne désormais l’Europe. Au Royaume Uni, le portail national Data.gov.uk propose 159 jeux de données dans le domaine du transport. Le ministère britannique des Transports a notamment libéré le répertoire national des arrêts (NaPTAN) et le répertoire national des horaires (bus, tramway, train, ferries : NPTDR).

En France, les transports publics - urbains, interurbains et régionaux- font l'objet de contrats entre une autorité organisatrice publique (commune, intercommunalité, conseil général ou conseil régional) et un exploitant. Les exploitants sont parfois des régies comme la RATP à Paris ou RTM à Marseille), des sociétés d'économie mixte ou des filiales de grands groupes, comme Keolis, Transdev ou Veolia.

En 2009, le Centre d'Études Techniques de l'Équipement Méditerranée avait conduit une enquête auprès des autorités de transport pour connaître la situation en matière de diffusion de ces données relative à l’offre de transports collectifs. Fin 2009, «aucune autorité organisatrice des transports ne mettait à disposition ses données horaires de manière ouverte selon les termes d'une licence d'utilisation, ni a fortiori de manière libre sur l'Internet».

L’étude de ParisTech-Ecole des Mines «Les Données publiques au service de l’Innovation et de la Transparence» a recensé les principaux obstacles auxquels se heurtent les autorités organisatrices pour mettre les données qu’elles détiennent à la disposition des développeurs. «Les différents acteurs publics expriment parfois une crainte dans la diffusion des données vers le marché individuel, car ils redoutent le piratage informatique et l'exploitation de données confidentielles qui pourraient fragiliser leur système d'information voyageurs. (…) Le statut légal et l’accès technique aux données peut être particulièrement complexe dans le domaine du transport. Des droits de propriété croisés génèrent une incertitude sur le statut des données générées dans le cadre de l'exploitation des délégations de service public. Leur propriété est souvent revendiquée à la fois par les autorités organisatrices et les opérateurs. Des droits de propriété clairs permettraient aux différents interlocuteurs de trouver des modalités d'accord, et in fine d'intégrer plus largement l'offre de transports publics à travers le territoire français aux grands sites d'information géographique en ligne».

En mars 2010, Rennes Métropole, la Ville de Rennes et l’opérateur Keolis Rennes ont mis à disposition une première série de données publiques. Cette démarche a permis la création de plusieurs applications pour le vélo dans l'agglomération rennaise. La ville et Keolis ont depuis libéré 99 jeux de données et lancé un concours qui a suscité le développement de 34 pplications. La majorité d’entre elles concerne les transports. Les Pouvoirs publics encouragent désormais les démarches d’ouverture des données de transport. Le Ministre de l’Industrie et de l’économie numérique, Éric Besson notait, le 13 juillet dernier, que «la mise à disposition du plan du métro permettrait l’émergence d’un réseau social de ses usagers, qui pourraient s’informer sur les éventuels incidents, formuler des commentaires sur les artistes qui s’y produisent… Plus largement, la mise à disposition des plans et horaires des transports publics permettrait le développement de nouveaux services multimodaux». Une Agence Française d’Information Multimodale et de Billettique vient d’être créée : elle centralisera les données locales pour les mettre à disposition des différents opérateurs de mobilité.

Voir aussi :
Ville de Rennes : 34 applications mobiles "open data" en compétition

Vers un état des lieux de l’Open Data en France

Appel à Projets Européens Open Data Proxima Mobile

Vers une stratégie européenne pour l’utilisation des données publiques sur mobile

Grande-Bretagne : signaler les problèmes sur les transports publics depuis son mobile

Allemagne : guide mobile «multimodal» pour les transports

«Open Data» et concours d’applications pour le métro newyorkais

Des applications collaboratives pour recueillir les données des voyageurs

Le fait de détenir un smartphone fait de chaque passager, piéton ou voyageur un capteur d’informations potentiel. Ainsi, de nombreuses applications de gestion du trafic utilisent les données issues des systèmes de navigation GPS des smartphones à la fois pour recueillir des données objectives, en temps réel mais aussi pour des observations subjectives ou des commentaires. Ce recours à la collaboration des usagers est souvent désigné par la notion de «crowdsourcing». Jeff Howe, l’un des rédacteurs de Wired magazine, définit le crowdsourcing comme «le fait de prendre un travail habituellement réalisé par un agent désigné (généralement un employé) et de l’externaliser à un groupe important de personnes sous la forme d’un appel ouvert à contribution». (source : Transport-intelligent). Dans le domaine du transport, les pratiques de crowdsourcing se rencontrent dans deux types de situations : soit pour compléter les données existantes (et détenues, le plus souvent, par l’opérateur), soit pour contourner la difficulté d’accéder aux données existantes.
La Fondation britannique MySociety vient ainsi de lancer une application, Fixmytransport, pour permettre aux usagers des transports en commun (métro, bus, tramway) de faire remonter vers les autorités locales ou régionales de transport des informations ou des réclamations sur le fonctionnement des services : retards, travaux, incidents. Fixmytransport tire parti des diverses fonctionnalités du mobile : après avoir identifié un problème, l’usager sélectionne dans l’application le type d’incident, précise éventuellement la nature ou l’importance du problème, prend une photo géolocalisée, pour compléter la description, et la transmet automatiquement au service concerné.
L’université de Lancaster travaille à la conception d’une application, Our Travel qui permettrait aux voyageurs routiers et ferroviaires de partager des informations sur le trafic. L’application va permettre de créer des communautés de personnes partageant le même parcours pour faciliter la diffusion des informations telles que les travaux de voirie, le sablage en hiver ainsi que tous les événements susceptibles d’engendrer des retards. C’est une démarche de même nature qui est à l’œuvre dans des applications comme CheckMyMetro ou MetroEclaireur  qui proposent aux usagers des transports collectifs parisiens une plateforme d’échange d’information communautaire sur le trafic, les incidents localisés et aussi, dans le cas de CheckMyMetro, sur les micro-événements et actions insolites qui peuvent survenir au cours d’un déplacement : les musiciens, des publicités ou des graffitis intéressants.

Il convient aussi de distinguer «crowdsourcing actif» et «crowdsourcing passif». Le crowdsourcing actif permet à un usager d’indiquer qu’un train est retard, qu’un camion bloque une rue, qu’une station de métro est fermée et de partager cette information avec la communauté. Le crowdsourcing passif repose sur l’activation d’une fonctionnalité du smartphone qui analysera automatiquement des itinéraires ou des distances et les transmettra vers l’opérateur qui les traitera. L’application Co2go utilise ainsi le GPS et l'accéléromètre intégrés dans l’appareil pour détecter automatiquement le mode de transport (marche, vélo, train, voiture, bus, métro ...) et mesurer la distance parcourue.
L'application NextTrain exploite les données mobiles des utilisateurs pour suivre la progression d’un train, prévoir son arrivée à la prochaine station en temps réel et estimer ainsi le temps d'attente dans les stations du métro de New York. L’application travaille en tâche de fond et ne requiert aucune intervention des utilisateurs. Cette forme de «crowdsourcing passif» nécessite cependant de disposer d’une masse critique de voyageurs (source : Mate

Voir aussi
Metro : vers de nouveaux réseaux sociaux mobiles

Grande-Bretagne : signaler les problèmes sur les transports publics depuis son mobile

Grande-Bretagne : partage collaboratif sur mobile des données sur le trafic routier et ferroviaire

Metro : vers de nouveaux réseaux sociaux mobiles

Calcul automatisé et comparaison des coûts écologiques des déplacements

Sources

CETE Méditerranée. Mutualisation des données transport : opportunité de référentiels pour l'information multimodale, 2008

CETE Méditerranée. Services d’information multimodale 2.0 : participation des usagers à l’information déplacements, 2009

CETE Méditerranée. Accès aux données décrivant l'offre de Transport Collectif : état des lieux, 2010

Quels futurs pour les mobilités ? 
École des Ponts ParisTech : Les données publiques au service de l’innovation et de la transparence

Transport-intelligent

Étude Auto-mobilités (Sofres/Chronos)